A note on semiparametric efficient inference for two-stage outcome-dependent sampling with a continuous outcome
连续结局两阶段结局依赖抽样的半参数有效推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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连续结局两阶段结局依赖抽样的半参数有效推断
- 研究问题
- 对于连续结局的两阶段结局依赖抽样，如何理解其与病例对照设计的关系，并建立计算方便的半参数有效推断？
- 方法与思路
- 作者将该设计联系到连续结局下的两阶段病例对照扩展，以及缺失数据和有偏抽样框架，使用半参数与缺失数据技术。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，某个半参数最大似然估计量计算方便，并达到半参数有效信息界；作者通过理论与模拟展示这一结论。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段抽样机制、已知或需估计的抽样信息、似然构造，以及效率界成立条件和计算便利性的具体依据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出具体估计量、抽样条件或模拟数值，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
Outcome-dependent sampling designs have been shown to be a cost effective way to enhance study efficiency. We show that the outcome-dependent sampling design with a continuous outcome can be viewed as an extension of the two-stage case-control designs to the continuous-outcome case. We further show that the two-stage outcome-dependent sampling has a natural link with the missing-data and biased-sampling framework. Through the use of semiparametric inference and missing-data techniques, we show that a certain semiparametric maximum likelihood estimator is computationally convenient and achieves the semiparametric efficient information bound. We demonstrate this both theoretically and through simulation.